# Trie（发音类似 "try"）或者说 前缀树 是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。
# 这一数据结构有相当多的应用情景，例如自动补完和拼写检查。
#
#  请你实现 Trie 类：
#  Trie() 初始化前缀树对象。
#  void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word 。
#  boolean search(String word) 如果字符串 word 在前缀树中，返回 true（即，在检索之前已经插入）；否则，返回  false 。
#  boolean startsWith(String prefix) 如果之前已经插入的字符串 word 的前缀之一为 prefix ，返回 true ；否则，返回 false 。
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#  示例：
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# 输入
# ["Trie", "insert", "search", "search", "startsWith", "insert", "search"]
# [[], ["apple"], ["apple"], ["app"], ["app"], ["app"], ["app"]]
# 输出
# [null, null, true, false, true, null, true]
#
# 解释
# Trie trie = new Trie();
# trie.insert("apple");
# trie.search("apple");   // 返回 True
# trie.search("app");     // 返回 False
# trie.startsWith("app"); // 返回 True
# trie.insert("app");
# trie.search("app");     // 返回 True
class TrieNode:
    def __init__(self):
        self.children = [None] * 26
        self.isEnd = False


class Trie:

    def __init__(self):
        self.root = TrieNode()
        pass

    def insert(self, word: str) -> None:
        tmp = self.root
        for s in word:
            index = ord(s) - 97
            if not tmp.children[index]:
                tmp.children[index] = TrieNode()
            tmp = tmp.children[index]
        tmp.isEnd = True

    def search(self, word: str) -> bool:
        tmp = self.root
        for s in word:
            index = ord(s) - 97
            if not tmp.children[index]:
                return False
            tmp = tmp.children[index]
        return tmp.isEnd

    def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
        tmp = self.root
        for s in prefix:
            index = ord(s) - 97
            if not tmp.children[index]:
                return False
            tmp = tmp.children[index]
        return True


if __name__ == "__main__":
    print(ord('a'))
    trie = Trie()
    trie.insert("apple")
    print(trie.search("apple"))  # 返回 True
    print(trie.search("app"))     # 返回 False
    print(trie.startsWith("app"))  # 返回 True
    trie.insert("app")
    print(trie.search("app"))     # 返回 True
